【百战GAN】GAN也可以拿来做图像分割，看起来效果还不错？

大家好，欢迎来到专栏《百战GAN》，在这个专栏里，我们会进行算法的核心思想讲解，代码的详解，模型的训练和测试等内容。

作者&编辑 | 言有三

本文资源与生成结果展示

本文篇幅：5600字

背景要求：会使用Python和Pytorch

附带资料：项目推荐，版本包括Pytorch+Tensorflow

同步平台：有三AI知识星球(一周内)

1 项目背景

生成对抗网络如今在计算机视觉的很多领域中都被广泛应用，图像分割是一个非常基础的任务，两者的结合会擦出什么样的火花呢？这一期我们使用GAN完成图像分割任务，本次需要做的准备工作包括：

(1) Linux系统或者windows系统，使用Linux效率更高。

(2) 安装好的Pytorch，需要GPU进行训练。

2 原理简介

图像分割任务输入是一张图像，输出是一张与图像大小相等的掩膜。要使用GAN来完成这个任务，也要满足这样的条件，这与之前介绍的输入噪声向量，输出生成图像有所不同，下面是整个框架示意图：

该框架输入图x，经过生成器G之后得到分割结果G(x)，然后一边将G(x)和x一起作为判别器的输入，另一边将真实标注y和x一起作为判别器的输入，前者判别器输出为fake，后者为real。